자율주행 차량 부품 개발의 견고한 모델링 역할

단단한 모델링은 무엇입니까?

고체 모델링은 수학적으로 완료, 볼륨 ‐ 충전 표현으로 3 차원 개체를 구성하는 컴퓨터 보조 디자인 (CAD) 방법론입니다. 표면 또는 유선형 모델링과는 달리, 모양의 외부 쉘을 설명하고, 고체 모델링은 재료 밀도, 대량 특성 및 내부 캐비티를 포함한 부분의 내부 및 외부를 캡처합니다. 이것은 정확한 질량, 중력, 스트레스 분석 센터를 필요로하는 엔지니어링 작업을 위해 필수적입니다.

이 기술은 1970 년대에 건설형 고형도 (CSG) 및 경계형 표현 (B-Rep)의 개발을 통해 다시 시작되었습니다. Dassault Systèmes의 CATIA, Siemens NX 및 Autodesk Inventor와 같은 현대 상업 도구는 기하학적, 간단한 스케치 및 압출에서 복잡한 어셈블리를 만들 수있는 기능 기반 모델링에 의존합니다. Grand View Research : 20 억 달러의 글로벌 시장이 예상되는 대형 자동차 시장은 20 억 달러의 글로벌 시장으로 확장 될 것으로 예상됩니다.

단단한 모형의 중요한 특성

워터프루프 형상: 갭이나 과잉 표면이 없고, 신뢰할 수 있는 시뮬레이션과 제조를 가능하게 합니다.
Parametric relationships: 치수 및 제약은 자동으로 업데이트 될 수 있으며 조립 전반에 걸쳐 변경 사항을 전파합니다.
Material 속성: 밀도, 젊은 계수, 열전도율은 현실적 물리 분석에 할당 될 수 있습니다.

자율주행 차량 개발의 견고한 모델링의 긴 역할

Autonomous Vehicle(AVs)는 센서, 프로세서, 액추에이터 및 실제 환경에서 결함을 갖춰야 하는 구조적 구성 요소의 디센스 어레이에 의존합니다. Solid Modeling은 설계, 테스트 및 제조를 위한 디지털 백본을 제공합니다. 이러한 부품은 안전 표준 시스템 수요가 요구되는 정밀성을 가지고 있습니다.

Sensor 통합 및 최적화

LiDAR, 레이더, 카메라 및 초음파 센서는 AV의 인식 층을 형성합니다. 각 센서는 날씨와 진동으로부터 보호되는 동안 볼의 파괴 된 영역을 달성해야합니다. 솔리드 모델링은 엔지니어가 센서의 전자기 및 열 특성을 수용하는 상세한 인클로저 및 장착 브래킷을 만들 수 있습니다. 예를 들어, LiDAR 유닛의 회전 미러 어셈블리는 공기역학 드래그 및 열 분산을 분석하기 위해 모델링 할 수 있습니다. 시뮬레이션 결과적으로 물리적 인 모델은 물리적 인 설계 전에 제작 될 수 있습니다.

제어 단위 및 열 관리

자율 주행은 강력한 내장 컴퓨터가 필요합니다. 여러 백 와트를 소비하는 것은. 이러한 전자 제어 장치 (ECUs)는 성능 향상 또는 실패를 방지하기 위해 엄격한 온도 한계 내에서 유지해야합니다. 열 싱크, 냉각 채널 및 인클로저의 솔리드 모델은 전기 유체 역학 (CFD) 시뮬레이션을 가능하게합니다. 견고한 기하학에 경화하면 엔지니어는 패키지 크기를 증가시키지 않고 20-30 %의 냉각 효율을 향상시킬 수 있습니다.

안전 ‐ 표준 구성 요소 검증

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Solid Modeling을 통한 최적화

현대 단단한 모델링은 간단한 형상 작성을 넘어 간다. 엔지니어가 더 가볍고, 강하고 비용 효율적인 디자인을 달성하는 최적화 도구와 통합됩니다.

협력업체

Topology 최적화

가장 가까운 관련, 토폴로 최적화는 주어진 디자인 공간 내의 자재 배포를 수정합니다. 고체 블록에서 시작된, 솔버는 응력이 낮고, 경량과 강한 격자 같은 구조를 떠나는 물질을 제거합니다. 이 기술은 배터리 인클로저 및 센서 마운트와 같은 AV 구성 요소에 특히 유용합니다. 모든 그램이 구동 범위를 연장합니다.

Multiphysics 시뮬레이션

견고한 모델은 구조, 열 및 전자기 분석과 결합 된 커플 시뮬레이션을위한 기초 역할을합니다. 예를 들어, 안테나 모듈의 견고한 모델은 송신기에서 열 빌더를 평가하면서 라디오 주파수 전파를 시뮬레이션하는 데 사용될 수 있습니다. 이 통합 된 접근 방식은 하나의 물리학 도메인의 디자인 변경이 다른 영향을 미치지 않습니다.

Prototyping 및 제조

견고한 모델이 검증된 디지털 방식으로, 모든 다운스트림 제조 공정의 마스터 정의가 됩니다.

CNC 가공 및 사출 성형

고용량 생산에 대 한, 단단한 모델 컴퓨터 수치 제어 (CNC) 기계 및 캐비티/부품 사출 금형에 대 한 도구 경로의 생성을 구동 합니다. 모델은 정확한 기하학적 정의를 포함 하기 때문에, 제조업체는 ‐ 내장된 부분 디지털 트윈 일치, 스크랩 및 재작업을 감소 보장할 수 있습니다.

디지털 트윈

새로운 연습은 차량에서 실제 센서 데이터를 반영하는 지속적인 업데이트 된 견고한 모델을 유지하는 것입니다. 예를 들어 자율 트럭 함대에서 브레이크 모듈의 디지털 트윈은 측정 온도와 마모 데이터를 포함 할 수 있으며 예측 유지 보수 스케줄링을 허용 할 수 있습니다. 이 blurs는 설계 및 작동 사이의 선을 제거하고 제품 수명주기 전반에 걸쳐 견고한 모델링을 더 활용합니다.

AV 개발의 솔리드 모델링의 장점

예측과 반복성: 솔리드 모델은 형상의 특성을 제거하고 조립에 모든 부분을 완벽하게 적합하고 예상대로 행동합니다.
Early 오류 검출 : 방해 검사 및 허용 오차 스택 업은 거의 수행 될 수 있으며, 모든 금속의 앞에 디자인 결함을 잡는 것은 절단 또는 복합 치료.
수동 시간-토-시장: 디자인-제조 주기를 압축함으로써, 팀은 기존의 방법보다 제품 달을 출시할 수 있습니다.
비용 절감: Fewer 물리적 프로토 타입, 적은 재료 폐기물, 그리고 직접 낮은 개발 예산을 감소.
Enhanced Collaboration: Cloud-based solid modeling platform은 기본적으로 같은 모델에서 작업할 수 있도록 팀과 버전 컨트롤 및 변경 추적을 동시에 분산합니다.

도전과 미래 트렌드

자동차 부품의 장점에도 불구하고, 자율주행 차량 부품의 견고한 모델링은 업계가 계속해서 주소로 이어지는 여러 가지 도전을 제시합니다.

Computational 수요

복잡한 집합 (예 : 배선 마구를 가진 완전한 감지기 스위트)의 높은 ‐fidelity 단단한 모형은 얼굴의 수백만을 포함하고 강력한 도표 워크스테이션을 요구합니다. 구름 컴퓨팅과 GPU ‐ 가속된 해결자는 접근을 철저하게 돕습니다, 그러나 더 작은 공급자는 필요한 투자로 투쟁할지도 모릅니다.

Data Management(데이터 관리)

자율주행 차량 프로그램은 CAD 데이터의 엄청난 양을 생성해 줍니다. 이러한 설계 개정, 시뮬레이션 결과, 제조 지침은 추적되어야 합니다. 제품 수명주기 관리(PLM) 시스템은 견고한 모델링 도구와 통합되어 Dassault Systèmes’ ENOVIA], 요구 사항, 테스트 결과, BOM에 대한 기하학을 연결하는 데 도움을 줍니다.

AI ‐ 드라이브 모델링

인공 지능은 반복적 인 작업을 자동화함으로써 연고 고체 모델링에 시작 (예 : 원형 가장자리, 초안 각도 생성) 및 기능적 요구 사항에서 전체 구성 요소 지오메트리를 생성 할 수 있습니다. AV 분야의 초기 채택은 AI가 향후 10 년 이내에 디자인 리드 타임을 50 % 이상 줄일 수 있다고 제안한다.

지속가능성

자동차 제조업체는 탄소 중립 제조에 투입되어 견고한 모델링은 차량의 에너지 소비를 줄이는 경량화 및 재료 최적화를 가능하게합니다. 또한 조립 공정을 시뮬레이션하는 능력은 생산 중에 스크랩 및 에너지 사용을 최소화합니다.